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    fgaoaa

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    ·浙江大学控制科学与工程学院-长聘副教授,博士生导师; ·FAST实验室副主任、技术负责人,FAR课题组负责人; ·浙大湖州研究院-集群机器人自主导航研究中心PI,智能无人系统协同导航控制技术联合实验室主任; 他的研究方向包括空中机器人、集群机器人、运动规划、环境感知、SLAM等。近年在ScienceRobotics,IEEETRO,JFR,IEEERAL,ICRA,IROS,ISRR,ISER等机器人领域知名期刊会议发表论文60余篇;所发表ScienceRobotics封面论文并被国内外媒体如光明日报,新华社、AAAS、泰晤士报广泛报道;曾获得IEEETRO2020“傅京孙”最佳论文荣誉奖、IEEE/RSJIROS2021最佳应用论文奖提名、IEEESSRR2016最佳论文奖、浙江大学信息学部2021青年创新奖等、国际空中机器人大赛冠军、RoboMaster高校人工智能挑战赛亚军等荣誉。
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    • 请问课程的作业,在结课前会给出参考代码吗?

      ——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·92浏览

      @mkop 他是全仑

    • 第二节课的【算法对比网站】问题

      ——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·72浏览

      图里不是有个weight么

    • 第二节课的【算法对比网站】问题

      ——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·72浏览

      @mkop ...Best first search 就是g=0,h=1的。Djistra就是g=1,h=0的。不就都涵盖了吗

    • 关于jps跳点的定义

      ——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·61浏览

      1. 是的;这样的话planning问题就不是uniform grid map上的planning问题了,超出了JPS适用范围,JPS不再适用。

      2. 每个节点可以向它的八个邻居任意移动,并没有限制只有三个方向。只是look ahead rule举例各给出了straight,diagonal下某个方向的情况。

    • 请问需要恶补下《数据结构》的知识吗?

      ——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·72浏览

      不用,你就跟着课程学,看到什么不懂得上网查一下学一下。

    • 作业中的matlab程序错误

      ——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·91浏览

      这应该是因为windows 和linux版本matlab对符号的处理有差异导致的。类似问题请同学们自己修改一下。

    • 实际应用中如何将状态空间转化为C空间

      ——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·77浏览

      可以对障碍物进行各个方向的膨胀,当然这样会牺牲解空间。更好的做法还是根据汽车的几何形状做一个完全的collision checking,成熟方法开源库有很多,比如fcl。

    • 看完新一周的视频,有三个疑惑希望老师能解答下。

      ——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·256浏览

      1. 不是所有planning应用的场合都是grid map。对于一个general的图搜索问题,实际中有很多,你是没办法用diagonal 函数估计出准确的h的,这时候L2 norm就成为不得已的最好的选择。

      2.是直接就把h放大。后半个问题没明白,如果两个h一开始不相等,那么各自扩大同样的倍数也不会相等。

      3. 这里没有错。这里其实是讲课时候的一个疏忽,谢谢同学指正。不知道怎么上传图片,那同学们可以打开后面的链接,参照JPS的论文 (http://users.cecs.anu.edu.au/~dharabor/data/papers/harabor-grastien-aaai11.pdf) 中的公式1和2。

      可以看到, Look ahead rule的两条本身就是一个是<=的时候prune,一个是<的时候prune。这样做是因为,如果两种规则都是<=,在diagonal中也把2, 5 prune掉,这两个节点就永远不会被看到了。同时,在jump rule里是先straight 再diagonal的移动的,这样,如果前一个条件是<=, 后一个是<, 2, 5 在前一个里面prune后一个里面保留,就不会损失可能的最优性。

    • 看完新一周的视频,有三个疑惑希望老师能解答下。

      ——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·256浏览

      @bmhlkbcj 如果p = 0.0000001,你觉得会有多大概率出现你说的巧合?会使得算法在“期望”上降低多少效率?并且这里这个只是一种tie breaker的形式,好处是简单,但是只能用于打破g,h各自不相等,但是f相等symmetry, 对于g,h完全一致的节点带来的symmetry是没有效果的。后面我给出的办法有的比这个效果更好

    • 看完新一周的视频,有三个疑惑希望老师能解答下。

      ——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·256浏览

      @Selma_nujabes 正解!

    • JPS问题

      ——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·66浏览

      不是始终只有一个node。只是给的那里例子比较简单,恰好只有一个而已。课上说了,JPS除了找邻居这一步有区别,其他地方和A*是完全一样的,当然包括open list里的排序。

    • 现在决策规划面临的痛点、未解决的问题或可能的发展方向大概有哪些?

      ——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·134浏览

      @mkop 这个问题挺好的。在给你们抓紧时间录课,晚点回复。

    • 现在决策规划面临的痛点、未解决的问题或可能的发展方向大概有哪些?

      ——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·134浏览

      我对于无人车其实并没有具体研究的经验,但是对于这几个问题,在无人机中也是确实一直存在的。

      1. 这个问题对于无人机尤其如此,缺乏对环境的理解,对3D环境中语义信息几乎没有利用。Socially compaliant Drone 类似的很好的工作还没有见到。复杂环境中动态物体如人其实是有很强的motion prior的knowledge的,但是现在主要还是当做动态障碍物来处理。一味强调实时避障的灵活性其结果就是规划出来的轨迹缺乏“全局性”,显得不够智能,或者说缺乏对动态物体行为的预测。

      2. 理论的问题我个人不是很建议投入进去,还是建议优先解决现有的工程问题。

      3. 人理解的reasonable和实际规划出来的轨迹还是有不小的差距的。以无人机距离,航拍这种应用,如何正确理解、抽象出用户认为好的航拍轨迹的飞行控制方法,专业拍摄的手法、符合美学的飞行路径怎么去model和规划,都还是open question。个人认为可以往“半自动”的方向考虑,不完全期望机器人自主的取代人的意志,而是在线对用户行为做修正的辅助驾驶应该会有比较好的发展前景。

    • 现在决策规划面临的痛点、未解决的问题或可能的发展方向大概有哪些?

      ——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·134浏览

      @yarten 

      对于飞机一般也不会直接刹死,车会翻,飞机加速度很大(对应姿态很大)也会翻。一般学术界标准做法就是预备好emergency braking轨迹,可以在最短时间内切换,不考虑解的质量而只求尽快把机器人在dynamic允许范围内停下来。工业界的做法很遗憾我不是很清楚,我有工程经验,但是我没有在工业界待过。

    • Motion planning、local planning与trajectory generation

      ——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·76浏览

      3一般作为1的一部分(后端back-end)。2是1的子问题,表示局部规划(对应全局规划)。

    • 这门课需要用到的环境可以放进docker中吗?后续会不会出现一定要在物理机上跑的情况?

      ——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·61浏览

      已经是个很简单的环境了,配一下环境不是很复杂也可以让没基础的同学练练手。放进docker再发布可能会很大。

    • 这门课需要用到的环境可以放进docker中吗?后续会不会出现一定要在物理机上跑的情况?

      ——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·61浏览

      @mkop 你可以理解为一个小虚拟机。或者理解为把我电脑的环境镜像出来

    • 请问老师,移动机器人和机械臂的运动规划差别大吗?

      ——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·93浏览

      这个课题挺好的。

    • 老师,为啥不讲人工势场方法?

      ——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·120浏览

      不想讲

    • 老师,为啥不讲人工势场方法?

      ——来自《移动机器人运动规划- 第一期》·120浏览

      @mkop 一个是基本上大家也都知道,没什么好讲的。一个是我觉得实际工程里也不好用。

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